变压器噪声数字化分析及快速预警终端的研发
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电力变压器异常故障智能声纹监测与诊断系统研究及应用
余金龙
【期刊名称】《科技创新与应用》
【年(卷),期】2024(14)8
【摘要】如何提高电力变压器运行潜伏性异常故障监测,并且变压器运行不受干扰,是目前电力行业亟待解决的重要问题之一。
提出电力变压器异常故障智能声纹监测与诊断系统的研究与应用,通过对电力变压器各种故障声音发声机理分析、混合声
音采集与分离、声音信号特征提取和故障类型识别的研究,结合独立分量分析算法、小波包能量分布向量和梅尔对数频谱、BP神经网络算法等人工智能技术的运用,在不影响变压器正常运行下对其进行监测,实现对变压器运行健康状态展示与告警,及
时发现变压器异常故障,消除变压器隐患,保障变压器安全稳定运行,减少经济损失,对电力系统发展具有重要意义。
【总页数】4页(P149-152)
【作者】余金龙
【作者单位】国能神皖合肥发电有限责任公司
【正文语种】中文
【中图分类】TM41
【相关文献】
1.智能诊断方法在电力变压器故障识别中的应用研究
2.面向电力变压器的声纹智能诊断装置设计与应用
3.基于人工智能和数据驱动的电力变压器声纹识别探索与应
用4.声纹检测技术在变压器故障诊断中的应用及展望5.智能诊断方法在电力变压器故障识别中的应用
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变压器大数据监督预警方案背景变压器作为电力系统中的重要设备,承担着电能的传输和转换任务。
一旦变压器出现故障,不仅可能导致停电事故,还会影响电力系统的稳定运行。
因此,对于变压器的运行状态进行实时监测和预警非常必要。
传统的变压器监测方式主要依靠现场人工观察和设备巡检的方法,费时费力,易出错,而且无法及时发现潜在的故障隐患。
随着大数据技术的发展,变压器大数据监督预警方案应运而生。
方案变压器大数据监督预警方案将变压器运行状态数据进行高效率的收集、处理、分析和挖掘,通过相关的算法模型进行建模和预测,从而实现对变压器的实时监测和预警。
数据采集对于变压器监测来说,首要的任务就是对变压器状态数据进行采集。
变压器的状态数据主要包括电压、电流、温度、湿度等,这些数据可以通过传感器、采集器等设备进行采集。
采集的数据需要进行标准化处理,以便于后续的分析和挖掘。
数据处理采集到的数据需要进行预处理,包括数据清洗、数据归一化、数据降维等操作,以便于后续的算法模型处理和分析。
数据分析对于变压器监测来说,主要的任务是要实时检测变压器状态是否正常,并及时发现潜在的故障隐患。
数据分析需要借助算法模型,对采集到的数据进行建模、预测和分类。
常用的算法模型包括神经网络、支持向量机、随机森林等。
预警方案基于数据分析结果,可以对变压器的运行状态进行评估,及时发现变压器存在的异常情况,并提前进行预警。
预警方案包括预警信号的设置、预警级别的划分、预警信息的传递等。
同时,预警方案还需要配合相应的维修和保养计划,进一步提高变压器的可靠性。
实现变压器大数据监督预警方案的实现需要依托于相应的技术平台,包括硬件和软件平台。
其中,硬件平台包括传感器、采集器等设备,软件平台则包括数据处理和分析的软件、算法模型等。
在实现过程中,需要注意以下几点:•数据采集需要进行安全性和可靠性评估,确保采集到的数据准确可靠。
•数据处理需要考虑实时性和强鲁棒性。
•数据分析需要根据不同的应用场景选择合适的算法模型。
油浸式变压器噪声状态监测关键技术研究与应用大型油浸式变压器运行时通常伴随着持续的噪声。
一方面,过高的噪声会造成环境污染,影响周边居民的正常生产生活;另一方面,噪声幅值的异常增长和噪声频率的异常波动也能在一定程度上反映变压器运行状态和健康状况,对于实现电力变压器状态实时监测和突发性故障实时预警有着重要意义。
但随着电力系统规模的扩大、数据采样频率和精度的不断提升、数据来源的日益多元化,现有变压器噪声监测方法难以从海量、多元化数据中快速、准确地获取知识信息对变压器噪声状态进行评价、描述和管理。
为丰富变压器噪声监测过程中的噪声描述手段、评价手段、数据管理手段,全面、高效、准确地掌握变压器运行状态,本文对变压器噪声信号描述方法、噪声异常程度评价方法和噪声监测数据管理方法三种关键技术展开研究,同时进行了监测平台的开发实现。
首先,分析了油浸式变压器噪声监测系统的总体框架,说明了系统的工作原理、噪声探测原理、传感器布局方法,结合现有噪声监测国家标准,提出了用于变压器噪声状态监测系统的声学指标计算方法。
其次,针对噪声状态监测的主要内容,从变压器噪声的描述、评价以及数据管理三个方面,分别分析了:基于指纹模型的变压器噪声信号描述方法,基于波形特征的噪声异常程度快速评价方法,噪声监测数据存储与管理方法。
最后,以500kV油浸式变压器为监测对象,实地搭建了噪声监测平台,结合实例分析了噪声状态监测关键技术的应用情况。
实现了从变压器噪声中获取全面有效知识信息,加强了对变压器故障分析的数据支撑。
Telecom Power Technology设计应用技术基于物联网的变压器智能监测系统周竹华,李明超(国网广安供电公司,四川广安在传统管理方法的基础上进行创新,设计基于物联网技术的变压器智能监测系统。
该系统通过综合运用模糊自适应比例、积分、微分(Proportion Integral Differential,PID)控制器原理和传感器技术,精确控制和实时监测变压器内部环境,并通过智能告警系统进行预警,从而防止潜在的故障和安全隐患的发生,实现智能化监控与控制箱式变压器。
该系统的应用不仅提高了电网设备的管理效率,还为电力行业的智能化和网络化发展提供了有 物联网;变压器;智能监测;智能化Transformer Intelligent Monitoring System Based on the Internet of ThingsZHOU Zhuhua, LI Mingchaoan Power Supply Company, Guangthe basis of traditional managementon Internet of Things technology. 2023年11月10日第40卷第21期29 Telecom Power TechnologyNov. 10, 2023, Vol.40 No.21周竹华,等:基于物联网的变压器智能监测系统1.1.3 用户端需求说明用户端采用简单便捷的操作设计,以方便用户进行输入和系统结果输出。
客户端需要具备图形报表功能,能够以直观的方式展示数据。
数据显示界面需要多样化、直观化和简洁化,使用户能够轻松获取所需信息。
1.2 系统总体架构设计系统总体架构采用了W 组件嵌入一体化信息平台,实现现场一次设备数据的监测和故障诊断。
数据采集分析软件平台在嵌入式多任务Linux 系统上运行,支持分布式数据管理,共享应用环境和提供信息交换[3]。
系统采用Java 2 平台企业版(Java 2 Platform Enterprise Edition ,J 2EE )软件模式,一方面设计采用浏览器/服务器(Browser/Server ,B/S )技术,另一方面融合客户机/服务器(Client/Serve ,C/S )技术,实现高效混合式系统。
132023.07.DQGY变电站变压器类设备噪声预测与控制优化苑 臻1 李慧奇1 吴 鹏2(1.华北电力大学 2.河北省电力经济研究院)摘要:随着电能的不断发展,变电站噪声问题越来越受到公众重视,变电站噪声的控制显得十分重要。
变电站噪声对变电站环保评估有重要影响,更加精准有效地降低变电站噪声显得尤为重要,本文通过对比Cadna/A 软件与有限元计算软件comsol 与LMS,提出一种简单有针对性的变电站低频噪声预测计算方法,并对变电站主要声源附近低频噪声控制提出针对性方案,为变电站噪声控制提供思路。
关键词:变压器噪声;声源等效模型;有源降噪;有限元计算基金项目:河北汇智电力工程设计有限公司科技研究项目“基于数字孪生的变电站噪声预测评估关键技术研究与应用”,项目编号:HZHTCG2021-13。
0 引言变电站噪声问题日渐突出,变电站噪声验收已经成为环评的重要因素。
简单有效的变电站噪声预测显得十分重要。
目前常用的噪声预测软件为Cadna/A 和SoundPlan ,孙和泰、华伟等[1]学者利用Cadna/A 进行变电站噪声预测和噪声控制。
Cadna/A 对于变电站噪声的预测存在不足,Cadna/A 是根据声能量进行迭加计算的,相对于有限元计算计算速度十分迅速,但是细节分析不足。
目前国内外很多学者使用comsol 有限元软件进行变电站主要声源细致研究[2-4],LimingYing ,Donghui Wang 等[2]学者使用comsol 有限元仿真软件对某110kV 电压等级三相一体油浸式变压器进行详细的建模计算,对变压器作为变电站声源进行详细分析,能够准确计算变压器近场噪声。
相对于Cadna/A 有限元计算量巨大,计算时间很长,定向细节方面有效分析计算更为精确。
本文在综合分析其他学者研究的基础上,提出一种更具有针对性的噪声预测与控制方法,即利用comsol 与LMS 对变电站变压器进行低频噪声有限元计算并研究噪声干涉影响设计有源降噪措施,为变电站噪声控制提供了思路。
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)实用新型专利(10)授权公告号 (45)授权公告日 (21)申请号 201922023110.0(22)申请日 2019.11.21(73)专利权人 上海欣影电力科技股份有限公司地址 200436 上海市静安区江场三路250号214室(72)发明人 唐孝君 (74)专利代理机构 上海科盛知识产权代理有限公司 31225代理人 叶敏华(51)Int.Cl.G01H 17/00(2006.01)G01R 31/00(2006.01)G01D 21/02(2006.01)(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利(54)实用新型名称一种变压器噪声振动在线监测系统(57)摘要本实用新型涉及一种变压器噪声振动在线监测系统,该系统包括变压器信号采集模块、数据采集模块、工控机、无线通信模块、远程终端,变压器信号采集模块集中于一个箱体上,数据采集模块、工控机设于箱体内,变压器信号采集模块连接数据采集模块,数据采集模块连接工控机,工控机通过无线通信模块与远程终端连接,变压器信号采集模块包括电压/电流传感器、振动加速度传感器、霍尔传感器、油色谱监测装置。
与现有技术相比,本实用新型具有监测全面、准确,成本低等优点。
权利要求书1页 说明书4页 附图4页CN 211262470 U 2020.08.14C N 211262470U1.一种变压器噪声振动在线监测系统,其特征在于,该系统包括变压器信号采集模块(2)、数据采集模块(3)、无线通信模块(4)、工控机(5)、远程终端(6),所述的变压器信号采集模块(2)集中于一个箱体(1)上,数据采集模块(3)、工控机(5)设于箱体(1)内,所述的变压器信号采集模块(2)连接数据采集模块(3),所述的数据采集模块(3)连接工控机(5),所述的工控机(5)通过无线通信模块(4)与远程终端(6)连接,所述的变压器信号采集模块(2)包括电压/电流传感器(11)、霍尔传感器(12)、噪声传感器(9)、振动加速度传感器(10)和油色谱监测装置(8)。
系统应用SYSTEM APPLICATION基于热成像与声波分析的变压器故障预警系统Transformer Fault Warning System Based on Thermal Imaging and Acoustic Analysis盐城工学院 刘建辉(Liu Jianhui) 杨晓冬 (Yang Xiaodong)摘 要:本文利用声波技术和热成像技术,结合LABVIEW软件通过以太网通讯实现对变压器的实时监控。
系统能够通过对功率阈值的设定产生对变压器故障的报警,通过热成像技术定位变压器故障对其进行检修。
关键词:声波;热成像;LABVIEWAbstract: In this paper, we use acoustic wave technology and thermal imaging technology, combined with LabVIEW software to realize real-time monitoring of transformer through Ethernet communication. The system can alarm thetransformer fault by setting the power threshold, and repair the transformer fault by thermal imaging technology. Key words: Acoustic wave; Thermography; LABVIEW【中图分类号】R445.7【文献标识码】B 【文章编号】1561-0330(2021)03-0092-031 引言本系统针对现实生活中变压器出现的故障进行分析。
由于变压器故障时会有明显的热源部分并伴有热效应,因此红外线热成像技术能够对变压器过热故障进行在线监测和自动报警。
同时,变压器不同状态下会伴有不同的声音;因此我们可以对变压器的声波对变压器进行监控并预警。
便携式配变“听诊器”的研制与应用摘要:配电变压器在电网中有重要的作用,其健康、稳定的运行关系到电压转换、电能分配的顺进行,故障诊断为变压器的正常运转保驾护航。
通过对变压器常见故障的分析,常采用听音的方式,本文设计出一种新的国内外配电变压器故障诊断的设备-便携式配变“听诊器”,通过对比研究不同听音的方式的准确率来证明便携式配变“听诊器”对配电变压器故障分析的准确率高、便捷性好、专业性强等特点。
关键词:配电变压器便携式配变“听诊器” 配电变压器故障分析在电力系统运行过程中,变压器为必备设备设施,主要作用:控制电流、电压和阻抗变换等,运行稳定性会直接影响电气设备安全,在多个环节中发挥着重要的作用。
其中配电变压器(简称为“配变”)是电力系统中静止的电气设备,是电力传输过程中的重要环节,其工作原理是利用电磁感应定律转换电压、电流并将其电流传输,将某数值的交流电压(电流)变成频率相同的一种或几种数值不同的电压(电流)的设备[1–3]。
配电变压器与人们的生产生活息息相关。
配电变压器一旦出现故障,对人类的生产生活带来巨大的不便和损失,故对配电变压器故障的检测十分重要。
其中根据变压器发生故障时所发出的声音可以判断故障的位置和问题,因此对变压器故障声音的分析可以快速解决问题。
1变压器的常见故障类型及其声音分析上个世纪,声学分析应用于发动机、内燃机等机械设备故障诊断并取得了良好的效果,因此将声学分析应用于配电变压器上,马宏彬等人研究变压器听声诊断技术,提出了基于声测法和区间能量提取的变压器故障诊断方法,并进行了试验验证,为可听声诊断技术的应用奠定了基础[4–6]。
变压器可听声信号为变压器振动噪声频率为 20 Hz~20 kHz 的声波信号,变压器可听声信号主要来自绕组、铁心、油箱(包括磁屏蔽等)、冷却风扇的振动以及冷却装置的振动(可听声信号小可忽略不计)。
其中重点分析铁心及绕组振动的发声[7];配电变压器在正常运转时的工作原理:当交流电流通过配电变压器绕组,在铁心里产生周期性的交变磁通,引起硅钢片的磁致伸缩,铁心的接缝与叠层之间的磁力作用以及绕组的导线之间的电磁力作用引起振动,发出一种具有固有频率且有规律的声音,当配电变压器发生故障时,有些故障会在运转声音上。
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201911041883.X(22)申请日 2019.10.30(71)申请人 国网福建省电力有限公司检修分公司地址 350000 福建省福州市晋安区北环东路92号水口水电大厦申请人 国网福建省电力有限公司(72)发明人 陈栩 蒋林高 高潮 (74)专利代理机构 福州元创专利商标代理有限公司 35100代理人 陈明鑫 蔡学俊(51)Int.Cl.G01H 17/00(2006.01)G08C 17/02(2006.01)(54)发明名称变压器噪声与振动在线监测及故障分析系统(57)摘要本发明涉及一种变压器噪声与振动在线监测及故障分析系统。
通过外置贴片式声波传感器预先固定在主变类设备的各个角度及位置,实时对主变声音进行收集采样,将声音信号放大、滤波并转化为数字电信号后通过无线或蓝牙等通讯模块将数据发送给邻近的汇控处理单元,再通过汇控单元通过交换机、光纤网络等将数据发送给在线监测总服务器和监控后台系统。
本发明不但可以分析各种故障类型的可能性及原因分析,且可对故障进行综合分析判断,并根据传感器的安装位置及各自的采样数据,初步判断故障点位置。
权利要求书1页 说明书3页 附图1页CN 110864801 A 2020.03.06C N 110864801A1.一种变压器噪声与振动在线监测及故障分析系统,其特征在于,包括贴片式声波传感器、信号处理单元、无线收发模块、汇控单元、交换机、在线监测数据服务器、监控后台系统;所述贴片式声波传感器固定设于变压器各个位置,涵盖变压器各个角度,以采集变压器运行时的声音信号;所述信号处理单元用于将所述贴片式声波传感器采集的声音信号通过放大、滤波并转换为数字信号后传输给无线收发模块;所述无线收发模块用于将转换后的数字信号发送给汇控单元,并经由汇控单元通过光纤网络传输给交换机;所述交换机将汇控单元传输的信号传输给在线监测数据服务器、监控后台系统处理;所述在线监测数据服务器对收到的信号进行频谱及时域特性分析,给出可能的故障类型,并通过典型图谱库进行图像对比识别,分析发生各种故障类型的可能性及原因;所述监控后台系统收到的信号后,通过声波特征值、历史图谱进行分析判断,同时接收在线监测数据服务器的信号处理技术分析结论进行参考对比,以对故障进行综合分析判断。
电力变压器振动噪声分析及其有源降噪
钟思翀;祝丽花;王前超;张建功;王延召
【期刊名称】《电工技术学报》
【年(卷),期】2022(37)S01
【摘要】电力变压器运行过程常由于电网波动引起谐波输入,从而对其运行振动噪声产生明显影响。
振动噪声的变化将对周边环境、电力变压器使用寿命产生影响。
为了模拟电网中存在谐波的情况,需要在工频正弦激励中叠加谐波激励。
为了探究电力变压器在谐波激励下的服役磁特性、电磁振动与声场分布,该文改进了磁特性测量装置,开展了不同谐波下铁心硅钢片磁化特性与磁致伸缩特性的测量,并基于测量数据对电力变压器进行电磁振动数值计算分析;考虑铁心磁致伸缩效应,对电力变压器进行谐波激励下磁场、机械场、声场的计算,得到磁场、声场、铁心振动结果,并与工频正弦激励计算结果进行对比分析,总结谐波输入对铁心电磁振动的影响;采用有源降噪分析方法,研究降噪后电力变压器周围声场分布与频率特性,证明有源降噪的可行性。
【总页数】11页(P11-21)
【作者】钟思翀;祝丽花;王前超;张建功;王延召
【作者单位】天津工业大学;天津理工大学;电网环境保护国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司武汉分院)
【正文语种】中文
【中图分类】TM41
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1.油浸式电力变压器的噪声源及降噪对策分析
2.油浸式电力变压器的噪声源分析及降噪对策
3.油浸式电力变压器的噪声源分析及降噪对策
4.变压器电磁振动噪声模型及有源消声降噪研究
5.电力变压器噪声分析与有源降噪探讨
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。